基于快速終端滑模原理的無人車側(cè)縱向耦合跟蹤控制方法
【專利說明】基于快速終端滑模原理的無人車側(cè)縱向閒合跟蹤控制方法 【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及無人駕駛汽車自主駕駛和滑?？刂萍夹g(shù)領(lǐng)域，特別設(shè)及一種實(shí)現(xiàn)無人 車側(cè)縱向禪合的跟蹤控制方法。 【【背景技術(shù)】】
[0002] 無人駕駛車輛的運(yùn)動(dòng)控制是導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu)中操縱控制層的關(guān)鍵技術(shù)，運(yùn)動(dòng)控 制算法是該層的核屯、研究?jī)?nèi)容。該里的運(yùn)動(dòng)控制是基于規(guī)劃軌跡的跟蹤控制。自主駕駛車 輛的跟蹤控制包括縱向跟蹤控制和側(cè)向跟蹤控制?？v向跟蹤控制是控制車輛的行駛速度同 規(guī)劃速度一致，并且同前車保持一定的行駛距離，側(cè)向跟蹤控制則是控制車輛的行駛方向 使其沿著規(guī)劃路徑行駛，并滿足基本的性能要求，包括跟蹤精度，對(duì)車輛參數(shù)和環(huán)境變化的 適應(yīng)能力即魯椿性，W及乘坐舒適性等。
[0003] 當(dāng)無人駕駛車輛執(zhí)行車道保持等小曲率規(guī)劃動(dòng)作時(shí)，車輛的側(cè)向運(yùn)動(dòng)和縱向運(yùn)動(dòng) 的禪合性往往可W忽略，進(jìn)行側(cè)縱向解禪控制，分別設(shè)計(jì)縱向跟蹤控制器和側(cè)向跟蹤控制 器。縱向跟蹤控制算法的研究致力于解決在車輛縱向動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)強(qiáng)非線性影響下和大的縱 向干擾條件影響下提高縱向控制精度的問題。所采用的方法有PID控制、最優(yōu)控制、自適應(yīng) 控制、滑?？刂?、模糊控制和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等智能控制?；谏鲜鏊惴ㄩ_發(fā)的自動(dòng)巡航 系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于某些高級(jí)商業(yè)車輛中。由于側(cè)向跟蹤控制是基于二維空間解決跟蹤問題， 再加上車輛和道路參數(shù)的變化，W及側(cè)向運(yùn)動(dòng)固有的非線性特性，使得控制器的設(shè)計(jì)往往 是一個(gè)復(fù)雜的問題，具有自校正實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力的控制算法是研究的重點(diǎn)。另一方面，當(dāng)車輛 在存在運(yùn)動(dòng)障礙物的環(huán)境中進(jìn)行換道、交叉口轉(zhuǎn)彎等一些復(fù)雜的規(guī)劃?rùn)C(jī)動(dòng)動(dòng)作時(shí)，要求同 時(shí)跟蹤規(guī)劃位置序列和規(guī)劃速度序列，由于車輛的側(cè)向運(yùn)動(dòng)和縱向運(yùn)動(dòng)此時(shí)具有較強(qiáng)的禪 合性，若仍然采用側(cè)縱向解禪控制算法，將會(huì)產(chǎn)生較大的跟蹤誤差。
[0004] -些研究者基于車輛側(cè)縱向運(yùn)動(dòng)的禪合效應(yīng)進(jìn)行了側(cè)縱向禪合控制策略的研究， 但是目前側(cè)縱向運(yùn)動(dòng)的禪合控制策略主要針對(duì)車輛隊(duì)列控制，對(duì)于單個(gè)自主駕駛車輛機(jī)動(dòng) 性較高行為的控制，比如車輛在存在運(yùn)動(dòng)障礙物的環(huán)境中進(jìn)行換道、交叉口轉(zhuǎn)彎等一些復(fù) 雜的規(guī)劃?rùn)C(jī)動(dòng)動(dòng)作，研究的較少或控制精度較低。
[0005] W下給出檢索的相關(guān)文獻(xiàn)：
[0006] [1]吳青，何智偉，初秀民，宗成強(qiáng).智能車路系統(tǒng)中汽車列隊(duì)行駛控制關(guān)鍵技 術(shù)與研究進(jìn)展[J].交通與計(jì)算機(jī)，2008, 26 (4) : 154-157.
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【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0015] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于快速終端滑模原理的無人車側(cè)縱向禪合跟蹤控 制方法，W解決上述現(xiàn)有理論與設(shè)計(jì)上存在的缺陷或不足；該控制方法是為了提升控制器 的跟蹤性能，通過在控制器設(shè)計(jì)階段對(duì)禪合性直接進(jìn)行補(bǔ)償，使無人車在執(zhí)行多運(yùn)動(dòng)障礙 物環(huán)境中的換道、交叉口轉(zhuǎn)彎等一些復(fù)雜、機(jī)動(dòng)性較高的規(guī)劃行為時(shí)，能夠魯椿的高精度的 跟蹤規(guī)劃行為，包括跟蹤規(guī)劃位置狀態(tài)和速度狀態(tài)。
[0016] 為了實(shí)現(xiàn)上述的目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：
[0017] 基于快速終端滑模原理的無人車側(cè)縱向禪合跟蹤控制方法，包括W下步驟：
[0018] 步驟一：選擇無人車側(cè)縱向禪合跟蹤控制器的輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)；
[0019] 步驟二；定義跟蹤控制誤差及其狀態(tài)方程：
[0020] Ei=X-Xd巧-Yd
[0021] e,^X-X,+Y-Y,
[0022] Sj二
[0023] ^_二奪一奪d
[0024] 其中化Y，<?>)分別為被控車輛二維平面上的位置坐標(biāo)及速度矢量偏航角， 狂d，Yd，％)分別為軌跡規(guī)劃算法所規(guī)劃軌跡上規(guī)劃點(diǎn)處車輛的位置坐標(biāo)及速度矢量偏航 角；
[00巧]步驟S;用跟蹤控制誤差e1、e2作為狀態(tài)變量，建立一階非線性切換函數(shù)即設(shè)計(jì) 快速終端滑模面Si和S2;
[0026] 51=馬+化冉+抑腳崎知1
[0027] & =占2 + 化2^2 +
[002引其中Pai> 0,PP1> 0,P。2> 0和PP2> 0是滑模面一階項(xiàng)和指數(shù)項(xiàng)系數(shù)，仿真 時(shí)取值為Pal=P。2=P日1=P日2= 2 ;P。1，Ppi，Pg2,Pp2均為奇數(shù)，是幕指數(shù)參數(shù)，且滿足Pql<Ppi< 化ql，口也<Pp2< 化咱，仿真時(shí)取值為Pql=Pq2= 5,Ppl=Pp2= 7 ;
[0029] 步驟四；采用快速終端趨近率式作為跟蹤控制器的滑模趨近率：
[0032] 其中fai> 0,fpi> 0,f。2> 0和fP2> 0是快速終端趨近率一階項(xiàng)和指數(shù)項(xiàng)系 數(shù)，仿真時(shí)取值為fal=fa2=8〇，f日l(shuí)=f日2=2 ;f。1^。1^。2^。2均為奇數(shù)，是幕指數(shù)參數(shù)， 且滿足fql<fpl<2f。1，fq2<f的< 2f。2,仿真時(shí)取值為fal=f。2= 5,fpl=f的=7;
[0033] 步驟五：根據(jù)車輛動(dòng)力學(xué)模型及上述步驟1到步驟4內(nèi)容推導(dǎo)得出期望的驅(qū)動(dòng)力 或制動(dòng)力Ftrbrd和期望的側(cè)向力Fid之間的禪合關(guān)系：
[0036] 步驟六：計(jì)算獲得期望前輪轉(zhuǎn)角：
[0037]
[00測(cè)其中Cf為前輪胎的側(cè)偏剛度，1庫(kù)輛的前軸到質(zhì)屯、的距離；U為車輛的線速度； 0為車輛的質(zhì)屯、側(cè)偏角；r為車輛的角速度，1])為車輛的航向角，r=r，巧= (// +片；
[00測(cè)步驟走：針對(duì)車輛縱向力模型求取W期望驅(qū)動(dòng)力或期望制動(dòng)力Ftrbrd為輸入的逆 縱向力模型；如果Ftfbw的計(jì)算結(jié)果為正，則為期望的驅(qū)動(dòng)力Ftw然后計(jì)算期望的節(jié)氣口開 度athb;反么如果Ftrbrd的計(jì)算結(jié)果為負(fù)，則為期望的制動(dòng)力Fbrd，然后計(jì)算期望的制動(dòng)力 矩Pbri;
[0040]步驟八：期望的節(jié)氣口開度athb的計(jì)算方法為：不考慮輪胎及傳動(dòng)系的彈性變 形，根據(jù)車輛縱向力模型、期望的發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩Ld和當(dāng)前的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速《。，利用逆發(fā)動(dòng)機(jī)模 型可W求得期望的節(jié)氣口開度athb:
[0041] a&b=fieng(Ted，《e)
[0042] 其中fieDgCU?e)表示逆發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩特性函數(shù)；
[004引或者，期望的制動(dòng)力矩Pbrd的計(jì)算公式為；Pbrd=Fbrd/Kbr，Kbr為期望的制動(dòng)力和制 動(dòng)力矩之間線性關(guān)系的比例系數(shù)。
[0044] 步驟一中選取無人車質(zhì)屯、位置當(dāng)前坐標(biāo)同規(guī)劃軌跡上規(guī)劃點(diǎn)位置坐標(biāo)誤差X-Xd、 Y-YdW及無人車速度矢量偏航角同規(guī)劃點(diǎn)偏航角誤差為跟蹤控制器的輸入?yún)?shù)；節(jié) 氣口開度Qth或制動(dòng)力矩Fbt、前輪轉(zhuǎn)角Sf為跟蹤控制器輸出參數(shù)。
[0045] 前輪胎的側(cè)偏剛度Cf的數(shù)值取單輪胎側(cè)偏剛度的兩倍。
[0046]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)勢(shì)如下；當(dāng)無人駕駛車輛自主駕駛完成機(jī)動(dòng)性較強(qiáng) 的駕駛行為時(shí)，如果當(dāng)前車輛狀態(tài)同期望狀態(tài)頻繁出現(xiàn)較大跟蹤誤差，基于本發(fā)明方法實(shí) 現(xiàn)的控制器可w迅速地消減跟蹤誤差，使無人車快速跟蹤期望狀態(tài)，并且在整個(gè)控制過程 中不僅對(duì)系統(tǒng)的不確定性因素具有較強(qiáng)的魯椿性，而且可W獲得滿意的動(dòng)態(tài)品質(zhì)，同時(shí)控 制簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明不但提升了位置跟蹤控制的誤差精度，也具有很好的速度跟蹤控 制的誤差精度。
[0047] 本發(fā)明步驟五到步驟走中推導(dǎo)均采用車輛側(cè)縱向禪合動(dòng)力學(xué)模型，在車輛機(jī)動(dòng)性 較強(qiáng)的行為中有更好的模型精度。
[0048] 本發(fā)明步驟S中用跟蹤控制誤差El、e2作為狀態(tài)變量，利用一階非線性切換函 數(shù)建立快速終端滑模Si、S,，使車輛跟蹤控制系統(tǒng)跟蹤誤差在到達(dá)滑模面狀態(tài)后快速的收斂 到零，即無人車當(dāng)前質(zhì)屯、位置同期望位置、當(dāng)前速度矢量航向角同期望航向角重合。
[0049] 本發(fā)明步驟四中基于快速終端滑模Si、S2建立快速終端趨近率作為跟蹤控制器的 滑模趨近率，可W使車輛跟蹤控制系統(tǒng)的跟蹤誤差在沒有位于滑模面時(shí)，在有限時(shí)間內(nèi)較 弱抖動(dòng)或無抖動(dòng)的從任一狀態(tài)快速到達(dá)滑模面，且較常規(guī)的方法具有更強(qiáng)的魯椿性。 【【附圖說明】】
[0050] 圖1是無人車跟蹤控制系統(tǒng)示意圖；
[0051] 圖2是基于快速終端滑模原理的無人車側(cè)縱向禪合跟蹤控制方法流程圖；
[0052] 圖3是逆發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩特性函數(shù)示意圖；
[0053] 圖4是目標(biāo)軌跡、禪合控制下的跟蹤軌跡和解禪控制下的跟蹤軌跡示意圖；
[0054] 圖5為禪合控制下的跟蹤誤差同解禪控制下的跟蹤誤差的比較圖；其中，圖5(a) 為X方向位置跟蹤誤差的比較圖，圖5化）為Y方向位置跟蹤誤差的比較圖，圖5(C)為X方 向速度跟蹤誤差的比較圖，圖5(d)為Y方向速度跟蹤誤差的比較圖，圖5(e)為偏航角（方 向）跟蹤誤差的比較圖；
[0055] 圖6為側(cè)縱向禪合控制算法的控制量示意圖；圖6(a)為縱向跟蹤控制的油口開 度示意圖，單位為％，圖6(b)為縱向跟蹤控制的制動(dòng)踏板壓力示意圖，單位為N，圖6(c)為 側(cè)向跟蹤控制的前輪轉(zhuǎn)角示意圖，單位為rad,圖中所示的控制量符合執(zhí)行器的物理特性約 束。 【【具體實(shí)施方式】】
[0056] 根據(jù)側(cè)縱向禪合控制的原理對(duì)本設(shè)計(jì)做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。